¿La geometría algebraica y la topología tienen aplicaciones en las finanzas cuantitativas?

Si.

Bueno, sí, si permite que las “finanzas cuantitativas” incluyan modelos modernos de comportamiento económico y toma de decisiones. Esto es parte de lo que se conoce como Game Theory, y se usa bastante en economía para modelar y (aproximadamente) comprender el comportamiento de los mercados y las personas en esos mercados.

En los modelos creados en la década de 1950 por John Forbes Nash, Arrow y Debreu, y otros, los puntos estables u óptimos en los que convergen los modelos son “puntos fijos” de ciertas transformaciones, y la existencia (y a veces unicidad) de esos puntos fijos es garantizado por teoremas como el teorema de punto fijo de Brouwer y el teorema de punto fijo de Kakutani, que son teoremas de topología, y que a menudo se prueban con las herramientas de la topología algebraica.

Para ser sincero, no es necesario utilizar la topología algebraica para probar el teorema del punto fijo de Brouwer. Se puede probar utilizando argumentos combinatorios como el Lema de Sperner o argumentos analíticos. Pero la topología algebraica proporciona el marco más robusto y general para comprender dichos resultados, y una vez que se dominan los conceptos relevantes, también es muy intuitivo y claro.


La geometría algebraica juega un papel en la teoría de juegos gracias a la observación de que muchos modelos generales de juegos, particularmente ciertos juegos estocásticos o juegos de forma extensa, producen objetos que son conjuntos semi-algebraicos sobre los números reales [math] \ mathbb {R} [ /matemáticas]. Como resultado, la marca particular de geometría algebraica que es relevante en economía es la geometría algebraica real y la inclusión de polinomios en las igualdades (frente a las igualdades).

Hasta donde yo sé, esto se observó por primera vez en un artículo seminal de Kohlberg y Mertens de 1986, por lo que esa conexión no es muy antigua, pero resultó ser muy fructífera. Tanto la teoría de los equilibrios (teoremas de la existencia abstracta) como la práctica (algoritmos para encontrarlos) se basan en métodos de geometría algebraica real.

Una vez más, para ser claros, no toda la investigación sobre juegos estocásticos y la existencia de equilibrios se basa en la geometría algebraica, no por mucho. Muchos investigadores prefieren trabajar en entornos más generales que las desigualdades polinómicas. Pero el enfoque polinómico es en realidad más general de lo que puede parecer a primera vista (ver este documento para una discusión de este punto) y los resultados son, por consiguiente, bastante poderosos.

Si. Éstos son algunos de ellos:

1) Teoría de juegos: se usa bastante en economía y tiene fundamentos teóricos en estas áreas

2) Optimización: la geometría algebraica numérica se centra en las intersecciones de curvas a través del software, lo que puede ser bastante útil en la economía y otros procesos financieros

3) La topología en general es útil para el estudio de procesos estocásticos, que a menudo se utilizan para modelar acciones e índices económicos.

4) El análisis de datos topológicos, que se basa en la geometría algebraica, se está utilizando para evaluar los estados de los sistemas a lo largo del tiempo (incluido el mercado de valores). ArXiv tiene algunos buenos documentos sobre esto y una buena visión general de los métodos que pueden ser útiles en el Los campos se publican aquí (los ejemplos no son económicos, pero se pueden aplicar fácilmente): https://www.slideshare.net/Colle

Si bien no tengo ninguna aplicación sugerida específica, y creo que serían poco frecuentes, un comentario general podría ser útil.

Finanzas cuantitativas, como cualquier otra materia matemática, transforma sus preguntas prácticas en problemas matemáticos como resolver ecuaciones algebraicas o diferenciales, problemas inversos, aproximar funciones difíciles de analizar, optimizar funciones objetivas y similares. Los problemas más simples pueden permitir que el razonamiento físico le diga qué tipo de soluciones debe buscar, y es posible que ya existan métodos directos de solución. Pero para problemas más difíciles puede ser un desafío saber qué información se necesita para definir bien el problema, qué condiciones permiten que las soluciones existan o sean únicas, o saber en general cómo cambian las soluciones cuando cambian las condiciones. La geometría algebraica y la topología y el análisis funcional a menudo ayudan a manejar esos problemas de fondo más generales, que debe aclarar antes de sentarse y tratar de resolver números específicos.